The ethics of placebo in clinical psychopharmacology: the urgent need for consistent regulation
Notice bibliographique
Résumé
The ethics of research on humans is a topic that elicits much debate. One of the current hot topics is the ethics of the use of placebo. Strongly held beliefs in the research community diverge widely. The principle of clinical equipoise1 requires a genuine uncertainty on the part of the expert medical community about the comparative therapeutic merits of each arm of a clinical trial. Acceptance of clinical equipoise necessarily implies that the use of placebo is unacceptable in any situation where there is an effective treatment.2,3 Some have argued that preventing the use of placebo means that more patients are exposed to experimental medications that are potentially without efficacy and may have serious adverse effects (e.g., the Canadian College of Neuropsychopharmacology position paper on ethics of placebo4). Furthermore, examples can be found of situations in which the evaluation of potentially beneficial treatments is problematic if strict adherence to the principle of equipoise is required. For example, under clinical trial conditions, in patients with major depressive disorder, the difference between the effects of a standard treatment and placebo is small. In the absence of a placebo arm, a new treatment could appear to be of similar effectiveness to standard treatment, yet actually be no better than a placebo. Therefore, placebo should be permitted in clearly defined circumstances, even if standard treatments exist, as long as steps are taken to minimize the risk to patients and as long as the patients understand the nature of the risks they are taking.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,299 | 0,323 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,083 |
| Communication savante | 0,016 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,033 | 0,052 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».